Dropshippers는 트래픽을 살 수 있지만, 그들은 같은 공급자 SKU에 모든 상점이 동일한 공급 업체-스톡 제품 사진을 보여 때문에 변환에 하드 플래타우를 명중합니다. Shoppers는 3 개의 다른 상점에 동일한 이미지를보고 모든 3에 신뢰를 잃습니다. AI가 어떻게 신용 수준 비용에 공급 업체 이미지 스택을 대체하는 방법 - 그리고 브랜드 차별화 그것은 잠금 해제.
왜 Stock-photo plateau가 존재할까요?
대부분의 dropshipping 공급 업체는 SKU로 카탈로그 사진을 한 세트 배달합니다. 모든 리셀러는 동일한 SKU를 구입합니다. 모든 리셀러는 동일한 사진을 사용합니다. Google Shopping, Pinterest 및 Facebook 광고 네트워크의 최종 결과는 동일한 제품에 대한 동일한 이미지 표시의 수백입니다.
변환 형벌은 목록과 집계에 잔인한 당 보이지 않습니다: shoppers의 뇌는 "나는 전에 이것을 본 적이"과 신뢰 신호 하락, 그들은 왜 미립자가 될 수 없을 때.
AI 교체 패턴
각 SKU의 경우, 다른 리셀러가 없는 신선한 이미지 스택을 생성합니다. SKU당 3분; 크레딧에서 몇센트. 공급자의 참고 사진은 의복 입력이됩니다; 다른 모든 것은 당신의 상점에 신선한 창조적인 산출 독특합니다.
50-SKU Dropship 매장을 위한 단계별
- 각 SKU의 공급 업체의 제품 사진을 잡아. 이것은 의복 참고가 됩니다.
- 매장에 대한 일관적인 모델 접근을 선택합니다. 카탈로그 샷을위한 White Studio 사전 설정, 플러스 하나 또는 두 개의 제작자 사진 세트 회사 소개 생활 속의
- 을 얻 가상 시험 4:5 (Shopify), 9:16 (Stories ads) 및 1:1 (grid)에서 on-model 이미지 생성.
- 을 얻 고령자 mannequin 깨끗한 카탈로그 영웅의 공급 업체 참조.
- 신선한 이미지로 storefront에 각 공급자 이미지를 대체하십시오.
총 50개의 SKU를 4개의 샷으로 계산합니다. ~200 크레딧 = $2. (주)1개의 신용은 1센트를 동등합니다.) 통신수 시간: 4-6 시간.
왜이 특히 판타우를 수정합니다.
두 가지 이유. 먼저 매장에 이미지가 이제 시각적으로 독특합니다. "나는이 전에 본 적이 있습니다" 신호가 사라집니다. 두 번째, 이미지는 모든 SKU를 통해 일관된 모델 선택과 일관성있는 framing과 함께 특정 상점에 대한 브랜드입니다. 브랜드 메모리는 다른 모든 리셀러에 누출 대신 축적.
대부분의 Dropshipping 상점에 대한 순 효과 : 신선한 이미지의 첫 30 일 이내에 동일한 트래픽에 의미있는 변환 속도 상승.
왜 대부분의 Dropshipping 상점이 건너 뛰기
Pre-AI, Dropshipping SKUs를 위한 신선한 이미지 생성 비용은 금지되었습니다. SKU 당 스튜디오 촬영은 무취; 심지어 Photoshop 작업은 규모에 비싸다. 상점은 고정 비용으로 공급 업체 이미지를 허용했습니다.
AI는 수학을 변경합니다. 신선하고 심층적인 비용은 이제 이미지가 표시된 주식 때문에 변환하는 실패한 단일 광고 인상의 비용보다 낮습니다. 이 첫 번째를 알기위한 Dropshipping 연산자는 경쟁 업체가 잡아 전에 변환 격차를 경고합니다.
브랜드 vs 순수 arbitrage
여러 제품 카테고리에서 200 SKU를 실행하는 순항 연산자를 위해, 각 SKU의 신선한 이미지는 운영자 시간의 가치가있을 수 있습니다. 트래픽에 의해 SKU의 최고 20 %를 선택하고 새로 고침; 긴 꼬리를 무시합니다.
스트래핑 매장에서는 실제 브랜드를 구축하려고 합니다. 초점적인 틈새, 반복 고객, 콘텐츠 중심 트래픽 - 모든 SKU의 신선한 이미지는 가장 높은 수준의 작업이 가능하고, 가장 저렴합니다.
5 SKU를 선택하고 이번 주 새로 고침
상점에서 5 개의 가장 높은 SKU를 선택합니다. Apiway를 통해 앵커로 한 번의 제작자 사진 세트로 실행하십시오. 무료 계정은 150 일회 크레딧으로 배송됩니다. — 25 신선한 샷에 충분합니다.